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Mejorar las investigaciones de fraude combinando flujos de trabajo inteligentes con datos

Pasar de la conciencia situacional a la inteligencia procesable.

Es un mundo cruel, pero gratificante para aquellos de nosotros que trabajamos en conformidad - al menos eso es lo que nos decimos a nosotros mismos. Nos enorgullecemos de los esfuerzos que hacemos en la batalla contra el crimen económico financiero. Aún así, la presión aumenta cada día, mientras que gran parte del trabajo que hacemos no siempre se siente gratificante.

Aumento de la presión

La modificación de las leyes y los reglamentos exige una responsabilidad cada vez mayor de las instituciones financieras y sus departamentos de cumplimiento. El incumplimiento de estas leyes y reglamentos suele dar lugar a un castigo, ya sea en forma de una multa o de un daño significativo a la reputación. La mera idea de estos castigos por sí sola puede llevar a una institución financiera a cambiar sus prioridades dentro del departamento de cumplimiento a un enfoque más "evasivo de los castigos". Pregúntese: ¿estamos librando la batalla contra los delitos económicos financieros, o simplemente estamos cumpliendo las expectativas del supervisor regulador?

Por otro lado, a menudo nos enfrentamos a noticias sobre cómo los estafadores, los lavadores de dinero y otros delincuentes son cada vez más inteligentes y mejores. El aumento de la adaptación tecnológica en todo el mundo, combinado con la aplicación de la ingeniería social, crea toda una nueva gama de trucos y técnicas que los estafadores pueden utilizar para cometer sus delitos.

Hemos llegado a un punto en el que el fraude y las investigaciones forenses son casi impredecibles desde el comienzo de una investigación, lo que puede hacer que no quede claro qué esperar y qué recursos son necesarios.

No hace falta decir que algo tiene que cambiar.

El cambio: de manera que alivie la presión de usted, de manera que satisfaga al supervisor, y de manera que contribuya a la batalla contra los delitos económicos financieros. Los estafadores se están volviendo más inteligentes. Ahora, es tu turno.

La nueva forma de trabajar: Investigaciones 2.0

Como compañía de RegTech, estamos constantemente pensando en cómo podemos resolver los mayores desafíos en nuestro campo con nuestra experiencia y tecnología. Tomamos la forma de trabajo tradicional, en lo que respecta a las investigaciones forenses y de fraude, y la llevamos a un nivel completamente nuevo al combinar una forma de trabajo basada en el flujo de trabajo con investigaciones basadas en datos.

La investigación comienza de la misma manera que antes. Toda alerta validada que imponga un riesgo por encima de un determinado umbral, debe ser investigada, o al menos, seguida. Inicialmente se definirá un flujo de trabajo que describa los pasos y actividades a realizar para llevar a cabo la investigación.

La configuración de un flujo de trabajo comienza con la enumeración de los diversos estados y la definición de las posibles transiciones entre ellos. En nuestra propia plataforma, ForensicCloud, los casos que se mueven de forma predefinida, de un estado a otro, pueden considerarse como la base del flujo de trabajo. Cada caso tiene un punto de partida (normalmente 'nuevo'.) y un punto final (normalmente 'cerrado'.). El estado del flujo de trabajo es visible de muchas maneras durante la investigación. Por ejemplo, visualmente - como se ve en la siguiente imagen de un flujo de trabajo simple.

Cada estado tiene un conjunto de protocolos, dependiendo del tipo de caso. Estos protocolos definen las actividades que deben realizarse, la información que debe recopilarse y las fuentes de las que puede obtenerse dicha información. Cada paso guía al usuario final a través del flujo de trabajo de un caso, mostrando sólo ciertas secciones pertenecientes a un estado, con los correspondientes campos de entrada, textos de ayuda e instrucciones de trabajo. Esto asegura que el usuario final reúna los datos correctos, salvaguardando un resultado completo y cualitativo.

Para los casos y flujos de trabajo más complejos, pueden aplicarse condiciones, por ejemplo, para las transiciones de estado o las dependencias entre los campos de entrada. Por último, es necesario asignar equipos y propietarios para que quede completamente claro quién es el responsable y quién debe iniciar las acciones.

Además, todo el proceso se optimiza para la eficiencia mediante el uso de la Automatización de Procesos Robóticos (RPA). RPA apoya al usuario final durante todo el proceso de investigación. Por ejemplo, comprueba si la entrada de todos los campos necesarios se rellenan correctamente, hasta hacer comprobaciones PEP y validación de negocio en las transiciones de estado, y más.

En muchos casos, este proceso es suficiente para reunir toda la información necesaria para sacar conclusiones y decidir sobre las posibles medidas de corrección del riesgo.

Combinando el flujo de trabajo con las investigaciones basadas en datos

En otros casos, especialmente en los que nos enfrentamos hoy en día, se identifican nuevos riesgos y no se sabe inmediatamente qué los causó. Cuando esto ocurre, pueden ser necesarias investigaciones o actividades adicionales, además de las acciones predefinidas en el flujo de trabajo.

Especialmente porque no siempre está claro lo que puede esperar durante sus investigaciones, la solución que utilice debe permitir una flexibilidad óptima durante la investigación.

Esto significa que en cualquier momento -en cualquier situación- el investigador legítimo debe poder, cambiar las prioridades, intervenir en los procesos, asignar nuevas tareas, integrar nuevas fuentes de datos, combinar casos y hacer participar a expertos externos (autorizados). Con estas capacidades se pueden resolver incluso las investigaciones más complejas y se pueden remediar eficazmente los posibles riesgos.

Haciendo el mejor uso de sus datos

Encontrar una manera de mirar más allá de la complejidad y centrarse en lo esencial puede ser difícil. Estamos acostumbrados a términos como clientes, empleados, empresas, etc., pero si miras más allá de la administración, la legislación y la contabilidad, encontrarás gente real.

En la vida real, una persona puede ser cliente, usuario, gerente y empleado, todo al mismo tiempo. Una persona individual puede tener cientos de tipos de relaciones. Cada relación puede requerir diferentes conceptos de negocios. Por eso las grandes empresas terminan con sistemas especializados para cada relación (por ejemplo, CRM, HRM, sistemas ERP, etc.) Gastan grandes sumas de dinero para adquirirlos, alojarlos y gestionarlos. En un mundo perfecto, todo esto funciona bien. En el mundo real, no. La mayoría de los sistemas no pueden manejar el tipo de complejidades simples.

La arquitectura de ForensicCloud está configurada de manera que proporciona flexibilidad para configurar el modelo de datos hacia los datos del cliente. ForensicCloud tiene una capa de integración de datos que permite conectarse a fuentes de datos internas y externas, separar las entidades de los hechos y extraer el máximo valor de sus datos. 

Esto ayuda a pasar de la conciencia situacional a la inteligencia procesable.

Aliviar la presión

Las investigaciones forenses y de fraude requieren de flexibilidad, pensamiento crítico y llamadas de atención en cada paso del proceso. El software de investigación no sólo debe ayudarle a cumplir con las leyes y regulaciones actuales, sino que también debe protegerle para esta batalla y las futuras batallas contra los delitos económicos financieros.

¿Quiere saber más sobre cómo BusinessForensics puede ayudarle a aliviar la presión del supervisor regulador y ayudarle en la batalla contra los delitos económicos financieros? Programe una llamada o vea una demostración.

Autor

Darrnell Chotkan

Darrnell es el product marketeer de BusinessForensics. Dos sueños notables suyos son ver que ForensicCloud se utiliza en todo el mundo y alcanzar su objetivo de ser un especialista en el mundo de la prevención del delito financiero.